SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:2 Simülasyon Örnekleri"

Transkript

1 SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ.DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:2

2 GIRIŞ Bu derste elle ya da bir çalışma sayfası yardımıyla oluşturulacak bir simülasyon tablosunun kullanımıyla yapılabilecek simülasyon örnekleri üzerinde durulacaktır. Simülasyon tablosu zaman içerisinde sistemin işleyişinin takip edilmesi için sistematik bir metot sunmaktadır. Bu örnekler kesikli sistem simülasyonu metodolojileri için bir bakış açısı sunacak ve sistem performansının tahmin edilmesinde kullanılan tanımlayıcı istatistikler üzerinde duracaktır. Bu bölümde simülasyon üç aşamadan oluşacaktır: Simülasyon girdilerinin her birinin karakteristiklerinin belirlenmesi. Çoğunlukla bunlar sürekli veya kesikli olasılık dağılımlarıyla modellenebilir. 2/43

3 GIRIŞ Bir simülasyon tablosunun oluşturulması. Her simülasyon tablosu farklıdır. Her problem için farklı bir tablo geliştirilir. Simülasyon tablosu örneği aşağıdaki şekilde verilmiştir. Bu örnekte p adet girdi vardır, x, j = 1, 2,, p, ve her bir tekrar için (i = 1, 2,, n) bir çıktı (response), y i. İlk tekrar için verileri girerek tabloyu oluşturmaya başlanılabilir. Girdiler Çıktı Tekrar x i1 x i1... x ij... x ip y i n Her bir i tekrarı için, her bir p girdisinin yeni değerlerinin üretilmesi ve fonksiyonunun oluşturulması ve y i çıktısının yeni değerinin hesaplanması. Girdi değerleri birinci adımda belirlenen dağılımlardan alınan örneklem değerlerinden hesaplanabilir. Çıktı genellikle girdilere ve bir ya da daha önceki çıktılara bağlıdır. 3/43

4 Bir kuyruk sistemi popülasyonu, varış prosesi, servis mekanizması, sistem kapasitesi ve kuyruk disiplini ile tanımlanır. Tek kanallı kuyruk sistemi aşağıdaki gibidir. Şekil: Kuyruk Sistemi Tek kanallı bir kuyrukta popülasyon sonsuzdur yani popülasyondan bir birim ayrılırsa ve kuyruğa girerse ya da servis alırsa servis alacak olan diğer birimlerin varış oranlarında bir değişiklik olmaz. 4/43

5 Servis için varışlar rassal olarak teker teker gerçekleşmekte ve bir kez kuyruğa girdikten sonra mutlaka hizmet alınacaktır. Ayrıca servis zamanları zaman içinde değişmeyen belirli olasılık dağılıma uygun olarak gerçekleşebilir. Sistem kapasitesi sınırsızdır yani kuyrukta istenilen sayıda nesne bulunabilir. Son olarak, nesneler varış sıralarına göre tek bir kanaldan veya servis sağlayıcıdan hizmet alırlar (çoğunlukla FIFO first in first out olarak bilinir). 5/43

6 Varışlar ve servisler varışlar arası zaman ve servis zaman dağılımları ile tanımlanırlar. Basit bir tek veya çok kanallı kuyruk sisteminde varış oranı servis oranından düşük olmalıdır veya kuyruk sınırsız bir şekilde büyüyecektir. Kuyruklar sınırsız bir şekilde büyüyor ise bunlar için durağan olmayan kuyruklar ifadesi kullanılır. Kısa bir zaman periyodu için varış oranının servis oranından yüksek olduğu bazı karmaşık sistemler oluşabilir. Ancak burada daha temel basit kuyruklar dikkate alınacaktır. 6/43

7 Sistem durumu sistem içindeki birimlerin sayısı ve servis sağlayıcının durumudur (meşgul ya da boş). Olay sistem durumunda anlık değişmelere neden olan oluşumlar setidir. Tek kanallı kuyruk sisteminde sistemin durumunu etkileyebilecek iki muhtemel olay vardır. Varış olayı ve servis alma işlemini bitiren nesnenin ayrılış olayı. Kuyruk sistemi servis sağlayıcı, servis alan nesne ve (varsa) kuyrukta bekleyen nesneden oluşur. Simülasyon zamanı simüle edilen zamanı tutmak için kullanılır. 7/43

8 Eğer bir nesne servisini henüz tamamlamışsa aşağıdaki şekilde gösterilen akış diyagramındaki gibi ilerler. Şekil: Servisin henüz tamamlanmasını gösteren akış diyagramı 8/43

9 Varış olayı nesne sisteme girdiğinde oluşur. Varış olayı için akış diyagramı aşağıdaki şekilde gösterilmiştir. Şekil: Nesnenin sisteme giriş anı için akış diyagramı 9/43

10 Servis sağlayıcının durumu Kuyruk Durumu Dolu Boş Meşgul Kuyruğa gir Kuyruğa gir Boş Mümkün değil Servis al Şekil: Varış anındaki potansiyel durumlar Kuyruk Durumu Dolu Boş Servis sağlayıcının durumu Meşgul Boş Mümkün değil Mümkün değil Şekil: Servis tamamlandıktan sonraki servis sağlayıcının durumları 10/43

9/22/2014 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2

9/22/2014 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2 EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU Simulasyon Örnekleri Ders Giriş Bu derste bilgisayar yardımı olmaksızın çalıştırılabilen birkaç simulasyon örneği verilmiştir. Bu örnekler size sistem simulasyonu metodolojisini

Detaylı

9/28/2016 EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2

9/28/2016 EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Tek Kanallı Kuyruk Sistemi. Kuyruk Sistemlerinin Simulasyonu. Simulasyon Örnekleri Ders 2 EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU Simulasyon Örnekleri Ders Giriş Bu derste bilgisayar yardımı olmaksızın çalıştırılabilen birkaç simulasyon örneği verilmiştir. Bu örnekler size sistem simulasyonu metodolojisini

Detaylı

1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU

1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU 6 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Çarşamba : - : (F-9) Ofis: B Blok - Kat Donanım Lab. Ofis Saatleri : Çarşamba 6: - 7: İçerik Simülasyon Modeli Yaklaşımları Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu

Detaylı

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME

EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME EXCEL DE BENZETİM ÖRNEKLERİ BMÜ-422 BENZETİM VE MODELLEME GİRİŞ Bu bölümde benzetim için excel örnekleri önerilmektedir. Örnekler excel ile yapılabileceği gibi el ile de yapılabilir. Benzetim örnekleri

Detaylı

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN

BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi. İlhan AYDIN BMÜ-421 Benzetim ve Modelleme Kesikli Olay Benzetimi İlhan AYDIN KESİKLİ-OLAY BENZETİMİ Kesikli olay benzetimi, durum değişkenlerinin zaman içinde belirli noktalarda değiştiği sistemlerin modellenmesi

Detaylı

Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu

Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu Kuyruk Sistemlerinin Simülasyonu Kuyruk sistemlerinin simülasyonu sonraki adımda ne olacağını belirlemek üzere bir olay listesinin tutulmasını ve bakımını gerektirir. Simülasyonda olaylar genellikle gerçek

Detaylı

SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri

SİSTEM SİMÜLASYONU BENZETIM 1 SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ 1. STATİK VEYA DİNAMİK. Simülasyon Modelleri SİSTEM SİMÜLASYONU SİMÜLASYON MODELİ TÜRLERİ BİR SİMÜLASYON ÇALIŞMASINDA İZLENECEK ADIMLAR ve SİMÜLASYON MODEL TÜRLERİ Simülasyon Modelleri Üç ana grupta toplanabilir; 1. Statik (Static) veya Dinamik (Dynamic),

Detaylı

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi 1203608-SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN Ders No:5 RASSAL DEĞIŞKEN ÜRETIMI Bu bölümde oldukça yaygın bir biçimde kullanılan sürekli ve kesikli dağılımlardan örneklem alma prosedürleri

Detaylı

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir.

ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ. Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. ENM 316 BENZETİM DERS 3 KUYRUK SİSTEMİ Kuyruk sistemleri, Operasyon yönetiminde önemli bir alana sahiptir. Üretimde, atölye çevresi kuyruk şebekelerinin karmaşık bir ilişkisi olarak düşünülebilir. Bir

Detaylı

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi Prof.Dr.Berna Dengiz 4. Ders Modelleme yaklaşımları Benzetim yazılımlarında aranan özellikler M/M/1 Kuyruk Sistemi benzetimi BENZETİM DİLLERİNDE MODELLEME YAKLAŞIMLARI Tüm benzetim dilleri; ya olay-çizelgeleme

Detaylı

KUYRUK TEORİSİ (BEKLEME HATTİ MODELLERİ) Hazırlayan: Özlem AYDIN

KUYRUK TEORİSİ (BEKLEME HATTİ MODELLERİ) Hazırlayan: Özlem AYDIN KUYRUK TEORİSİ (BEKLEME HATTİ MODELLERİ) Hazırlayan: Özlem AYDIN GİRİŞ Bir hizmet için beklemek günlük yaşantının bir parçasıdır. Örneğin, restoranlarda yemek yemek için bekleme, hastanelerdeki hasta kuyruğunda

Detaylı

Bekleme Hattı Teorisi

Bekleme Hattı Teorisi Bekleme Hattı Teorisi Sürekli Parametreli Markov Zincirleri Tanım 1. * +, durum uzayı * +olan sürekli parametreli bir süreç olsun. Aşağıdaki özellik geçerli olduğunda bu sürece sürekli parametreli Markov

Detaylı

Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30) ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ Ödev 1. Bir projede A, B, C, D, E ve F olmak üzere 6 faaliyet vardır. Projenin tamamlanması için bu faaliyetlerin sırası ile yapılması gerekmektedir. Her faaliyetin tamamlanması

Detaylı

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz Prof.Dr.Berna Dengiz 2. Ders Sistemin Performans.. Ölçütleri Sistem Türleri Benzetim Modelleri Statik veya Dinamik Deterministik ( belirli ) & Stokastik ( olasılıklı) Kesikli & Sürekli Sistemin Performans

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R

IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R IE 303T Sistem Benzetimi DERS 4 : O L A S I L I K T E K R A R Geçen Ders Envanter yonetımı: Gazetecı problemı Rastsal Rakamlar Üret Talebi hesapla Geliri hesapla Toplam maliyeti hesapla Günlük ve aylık

Detaylı

Eme Sistem simülasyonu. Giriş. Simulasyonun Kullanım Alanları (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş

Eme Sistem simülasyonu. Giriş. Simulasyonun Kullanım Alanları (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş Eme 3105 Giriş Sistem simülasyonu Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Sistem Simülasyonuna Giriş Ders 1 Simülasyon, gerçek bir dünya sureci yada sistemindeki

Detaylı

9/14/2016 EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Giriş. (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş. Hafta 1. Yrd.Doç.Dr.

9/14/2016 EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Giriş. (Devam) Simulasyonun Kullanım Alanları. Sistem Simülasyonuna Giriş. Hafta 1. Yrd.Doç.Dr. EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Hafta 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Giriş Simülasyon, gerçek bir dünya süreci yada sistemindeki işlemlerin zamana bağlı değişimlerinin taklit edilmesidir.

Detaylı

EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Simülasyon Ders 1 Simülasyon, Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan

EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Simülasyon Ders 1 Simülasyon, Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan EME 3105 Giriş SISTEM SIMÜLASYONU Sistem Simülasyonuna Giriş Gerçek Dünya Sureci Sistemin davranışıyla ilişkili varsayımlar seti Modelleme & Analiz Ders 1 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Simülasyon, gerçek

Detaylı

Rasgele Sayılar Rasgele Basamaklar

Rasgele Sayılar Rasgele Basamaklar Rasgele Sayılar Rasgele Basamaklar Gerçek hayatı taklit etmek için ihtiyaç duyulan rasgeleliği elde etmek rasgele sayılar ın kullanılması ile mümkündür. Rasgele sayıların oluşturulmasında rasgele basamaklar

Detaylı

Rassal Değişken Üretimi

Rassal Değişken Üretimi Rassal Değişken Üretimi Doç. Dr. Mehmet AKSARAYLI GİRİŞ Yaşadığımız ya da karşılaştığımız olayların sonuçları farlılık göstermektedir. Sonuçları farklılık gösteren bu olaylar, tesadüfü olaylar olarak adlandırılır.

Detaylı

EME SISTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

EME SISTEM SİMÜLASYONU. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme .. Giriş EME SISTEM SİMÜLASYONU Simülasyon problemlerinin önemli bir bölümü stok sistemlerini içerir. Bu derste basit bir stokastik stok kontrol sistemi ele alınıp, sistemin isleyişi elle simule Simulasyon

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi

IE 303T Sistem Benzetimi IE 303T Sistem Benzetimi 1 DERS 1 Simulasyona Giriş A very large part of space-time must be investigated, if reliable results are to be obtained, A. Turing Dersin İçeriği Geçen Dersin Tekrarı Banka Şubesi

Detaylı

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri

Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Kuyruk Teorisi Ders Notları: Bazı Kuyruk Modelleri Mehmet YILMAZ mehmetyilmaz@ankara.edu.tr 10 KASIM 2017 1. HAFTA 1 Kuyruk Teorisi: Giriş Bir hizmete olan talep arrtıkça talebi karşılamak için hizmeti

Detaylı

Kuyruk Sistemlerinin Benzetimi. KUYRUK & BEKLEME HATTI SİSTEMLERİ Genel nüfus Bekleme hattı Sunucu

Kuyruk Sistemlerinin Benzetimi. KUYRUK & BEKLEME HATTI SİSTEMLERİ Genel nüfus Bekleme hattı Sunucu Kuyruk Sistemlerinin Benzetimi KUYRUK & BEKLEME HATTI SİSTEMLERİ Dr. Mehmet AKSARAYLI Genel nüfus Bekleme hattı Sunucu Genel nüfus Kuyruğa giriş ve hizmetlerin yapısı Sistemin kapasitesi Kuyruk disiplini

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri

EME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I

Detaylı

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir,

Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, biçiminde gösterilir. Aynca; 0! = 1 ve 1!=1 1 dir. [Bunlar kabul değildir, 14. Binom ve Poisson olasılık dağılımları Faktöriyeller ve kombinasyonlar Faktöriyel: 1'den n'ye kadar olan tüm pozitif tamsayıların çarpımına, n! denir ve n! = 1.2.3...(n-2).(n-l).n biçiminde gösterilir.

Detaylı

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER

TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER TEK BOYUTLU RASSAL DEĞİŞKENLER Rassal değişken: S örnek uzayının her bir basit olayını yalnız bir gerçel değere dönüştüren fonksiyonuna rassal (tesadüfi) değişken denir. İki para birlikte atıldığında üste

Detaylı

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım

SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ. Üstel Dağılım Normal Dağılım SÜREKLİ ŞANS DEĞİŞKENLERİ Üstel Dağılım Normal Dağılım 1 Üstel Dağılım Meydana gelen iki olay arasındaki geçen süre veya bir başka ifadeyle ilgilenilen olayın ilk defa ortaya çıkması için geçen sürenin

Detaylı

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Olasılık Dağılımı. Rassal Degiskenler EME 3105 1 Giriş Sistem Simülasyonu Önümüzdeki hafta simulasyon girdilerinin modellenmesinde kullanılan kesikli ve sürekli Simulasyonda İstatistiksel Modeller-I Ders 4 dağılımlar hatırlatılacaktır. Rassal

Detaylı

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme

EME Sistem Simülasyonu. Giriş. Ertelenmiş Talep (Backorder) / Kayıp Satış (Lost Sales) Sürekli / Periyodik Gözden Geçirme EME 7 Giriş Sistem Simülasyonu Simülasyon problemlerinin önemli bir bölümü stok sistemlerini içerir. Bu derste basit bir stokastik stok Simulasyon Örnekleri Ders kontrol sistemi ele alınıp, sistemin isleyişi

Detaylı

SİSTEM SİMÜLASYONU

SİSTEM SİMÜLASYONU 1106104 SİSTEM SİMÜLASYONU Yrd Doç. Dr. Sırma Yavuz Çarşamba 13:00-15:30 (F-19) Ofis: B Blok - Kat 4 Donanım Lab. Ofis Saatleri : Çarşamba 16:00-17:00 İçerik Sistemler ve Sistem Ortamı Sistem Bileşenleri

Detaylı

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ DENİZ HARP OKULU TEMEL BİLİMLER BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Sınıf/Y.Y. Ders Saati (T+U+L) Kredi AKTS OLASILIK VE İSTATİSTİK FEB-222 2/ 2.YY 3+0+0 3 3 Dersin Dili Dersin Seviyesi

Detaylı

YAPI İŞLETMESİ VE ŞANTİYE TEKNİĞİ 11 MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNŞAAT PROJELERİNDE SÜRE PLANLAMASI

YAPI İŞLETMESİ VE ŞANTİYE TEKNİĞİ 11 MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNŞAAT PROJELERİNDE SÜRE PLANLAMASI MONTE CARLO SİMÜLASYONU İLE İNŞAAT PROJELERİNDE SÜRE PLANLAMASI Simülasyon gerçek yaşamı taklit etme sürecidir. Simülasyon Çeşitleri Fiziksel simülasyon Bilgisayarlı simülasyon Bilgisayarlı simülasyon

Detaylı

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 RASSAL DEĞİŞKENLER VE OLASILIK DAĞILIMLARI Olasılığa ilişkin olayların çoğunluğunda, deneme sonuçlarının bir veya birkaç yönden incelenmesi

Detaylı

ENM 316 BENZETİM GİRİŞ DERS 1 GİRİŞ GİRİŞ. Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir.

ENM 316 BENZETİM GİRİŞ DERS 1 GİRİŞ GİRİŞ. Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir. GİRİŞ ENM 316 BENZETİM DERS 1 Zaman içerisinde değişiklik gösteren bir sistemin tavrı, geliştirilen bir benzetim modeli ile incelenir. Model, sistemin çalışması ile ilgili kabullerin bir setinden oluşur.

Detaylı

ENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ. Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir.

ENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ. Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir. ENM 316 BENZETİM DERS 1 GİRİŞ Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü analiz araçlarından birisidir. Genel anlamda benzetim, zaman içinde sistemin işleyişinin taklididir.

Detaylı

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi

EME 3117 SİSTEM SİMÜLASYONU. Rassal Sayı ve Rassal Değer. Üretimi. Rassal Sayı Üretimi ..4 EME 7 Rassal Sayı ve Rassal Değer Üretimi SİSTEM SİMÜLASYONU Rassal Sayı ve Rassal Değer Üretimi Ders Girdi Analizi bölümünde gözlemlerden elde edilen verilere en uygun dağılımı uydurmuştuk. Bu günkü

Detaylı

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir?

1. Süreç nedir? 2. Süreç nedir? 3. Temel süreç unsurları nelerdir? 4. Süreçler nasıl sınıflandırılabilir? Süreç tipleri nelerdir? 1. Süreç nedir? Girdileri çıktı haline getiren birbiriyle ilgili ve etkileşimli faaliyetler takımı dır. 2. Süreç nedir? Tanımlanabilirlik Tekrarlanır olması Ölçülebilirlik Bir sahibi ve sorumluları olması

Detaylı

ENM 316 BENZETİM. Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30)

ENM 316 BENZETİM. Faaliyet Faaliyet zamanı dağılımı A U(5, 8) B U(6, 15) U(10,20) U(4,20) U(12,25) U(15,30) ENM 316 BENZETİM ÖDEV 1: Bir projede A, B, C, D, E ve F olmak üzere 6 faaliyet vardır. Projenin tamamlanması için bu faaliyetlerin sırası ile yapılması gerekmektedir. Her faaliyetin tamamlanması için gereken

Detaylı

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir?

Ders 1: Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III. Markov Süreçleri Ders 4. Stokastik Süreç Nedir? Stokastik Süreç Nedir? Ders : Markov Zincirleri YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI III Markov Süreçleri Ders 4 Yrd. Doç. Dr. Beyazıt Ocaktan E-mail: bocaktan@gmail.com Ders İçerik: nedir? Markov Zinciri nedir? Markov Özelliği Zaman Homojenliği

Detaylı

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Rastgele Değişkenlerin Dağılımları. Mühendislikte İstatistik Yöntemler Rastgele Değişkenlerin Dağılımları Mühendislikte İstatistik Yöntemler Ayrık Rastgele Değişkenler ve Olasılık Dağılımları Yapılan çalışmalarda elde edilen verilerin dağılışı ve dağılış fonksiyonu her seferinde

Detaylı

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN

SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ HAZIRLAYAN: ÖZLEM AYDIN SİMÜLASYON ÇEŞİTLERİ Günümüz simülasyonları gerçek sistem davranışlarını, zamanın bir fonksiyonu olduğu düşüncesine dayanan Monte Carlo yöntemine dayanır. 1.

Detaylı

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ

ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ ÇIKTI ANALİZİ BENZETİM TÜRLERİ Çıktı analizi benzetimden üretilen verilerin analizidir. Çıktı analizinde amaç, bir sistemin performansını tahmin etmek ya da iki veya daha fazla alternatif sistemlerin performansını

Detaylı

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10

EME Sistem Simülasyonu. Girdi Analizi Prosedürü. Olasılık Çizgesi. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Dağılıma İyi Uyum Testleri Ders 10 EME 35 Girdi Analizi Prosedürü Sistem Simülasyonu Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Dağılıma

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 Population Belirli bir konudaki verilerin tamamıdır. Örnek Populasyonun belirli bir kesitidir. Parametre Populasyonla ilgili tanımsal

Detaylı

HESAP. (kesiklik var; süreklilik örnekleniyor) Hesap sürecinin zaman ekseninde geçtiği durumlar

HESAP. (kesiklik var; süreklilik örnekleniyor) Hesap sürecinin zaman ekseninde geçtiği durumlar HESAP Hesap soyut bir süreçtir. Bu çarpıcı ifade üzerine bazıları, hesaplayıcı dediğimiz somut makinelerde cereyan eden somut süreçlerin nasıl olup da hesap sayılmayacağını sorgulayabilirler. Bunun basit

Detaylı

İstatistik ve Olasılık

İstatistik ve Olasılık İstatistik ve Olasılık Rastgele Değişkenlerin Dağılımları I Prof. Dr. İrfan KAYMAZ Ders konusu Bu derste; Rastgele değişkenlerin tanımı ve sınıflandırılması Olasılık kütle fonksiyonu Olasılık yoğunluk

Detaylı

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9

EME 3105 SİSTEM SİMÜLASYONU. Girdi Analizi Prosedürü. Dağılıma Uyum Testleri. Dağılıma Uyumun Kontrol Edilmesi. Girdi Analizi-II Ders 9 EME 3105 1 Girdi Analizi Prosedürü SİSTEM SİMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et Veri toplamak için bir plan geliştir Veri topla Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap Girdi

Detaylı

Ders 9 İşlem tanımları. Ders Sorumlusu: Dr. Saadettin Erhan KESEN

Ders 9 İşlem tanımları. Ders Sorumlusu: Dr. Saadettin Erhan KESEN Ders 9 İşlem tanımları Ders Sorumlusu: Dr. Saadettin Erhan KESEN GİRİŞ Önceki derslerde iki önemli sistem bileşeni olan veri akışları ve veri yapıları tanımlandı. Bu derste üçüncü sistem bileşeni olan

Detaylı

İstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY

İstatistik 1. Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları. Ankara Üniversitesi SBF, GYY İstatistik 1 Bölüm 5 Olasılık Teorisi ve Kesikli Olasılık Dağılımları Bu Bölümde İşlenecek Konular Temel Olasılık Teorisi Örnek uzayı ve olaylar, basit olasılık, birleşik olasılık Koşullu Olasılık İstatistiksel

Detaylı

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU

EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU 1 EME 3105 SISTEM SIMÜLASYONU ARENA ya Giriş Lab-1 Dr.Beyazıt Ocaktan Giriş 2 Bu derste ARENA ortamında modelleme yeteneklerini genel olarak tanıtmak için basit bir model sunulacaktır. Simulasyon Dilleri

Detaylı

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ

IE 303 SİSTEM BENZETİMİ IE 303 SİSTEM BENZETİMİ DERS 2 : S I M U L A S Y O N Ö R N E K L E R I...making simulations of what you're going to build is tremendously useful if you can get feedback from them that will tell you where

Detaylı

Olay-Tabanlı Modelleme. İlhan AYDIN

Olay-Tabanlı Modelleme. İlhan AYDIN Olay-Tabanlı Modelleme İlhan AYDIN Olay-Sürümlü Modeller Zaman sürümlü modeller düzenli zaman aralıklarında senkron bir tarzda ilerleyen sinyallere sahip sistemleri karakterize eder. Olay sürümlü modeller

Detaylı

SU DALGALARINDA GİRİŞİM

SU DALGALARINDA GİRİŞİM SU DALGALARINDA GİRİŞİM Yukarıda iki kaynağın oluşturduğu dairesel su dalgalarının meydana getirdiği girişim deseni gösterilmiştir Burada kesikli çizgiler dalga çukurlarını, düz çizgiler dalga tepelerini

Detaylı

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ

KALİTE SİSTEM YÖNETİCİSİ EĞİTİMİ FMEA-HATA TÜRLERİ VE ETKİ ANALİZİ Tanımlama Mevcut veya olası hataları ortaya koyan, bu hataların yaratabileceği etkileri göz önünde bulunduran ve etkilerine göre hataları önceliklendirerek oluşmalarının

Detaylı

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem

FTR 331 Ergonomi. yrd. doç. dr. emin ulaş erdem FTR 331 Ergonomi yrd. doç. dr. emin ulaş erdem ERGONOMİDE KULLANILAN MODELLER Modelleme, farklı öğeler arasındaki ilişkilerin tanımlanmasında kullanılan bir yöntemdir. Modeller, kullanıldıkları alanlara

Detaylı

ProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders

ProModel ile Modelleme. Benzetim 14. Ders ProModel ile Modelleme Benzetim 14. Ders ProModel Menüleri ProModel temel olarak iki ayrı alandan oluşur, bu alanlar Main Menüler ve Layout Window udur. File menüsü ProModel Menüleri ProModel Menüleri

Detaylı

altında ilerde ele alınacaktır.

altında ilerde ele alınacaktır. YTÜ-İktisat İstatistik II Nokta Tahmin Yöntemleri 1 NOKTA TAHMİN YÖNTEMLERİ Şimdiye kadar verilmiş tahmin edicilerin sonlu örneklem ve asimptotik özelliklerini inceledik. Acaba bilinmeyen anakütle parametrelerini

Detaylı

KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ SİSTEM SİMULASYONU KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ ÖRNEKLER BİR KUYRUK SİSTEMİNİN ÖRNEKLER

KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ SİSTEM SİMULASYONU KUYRUK SİSTEMİ VE BİLEŞENLERİ ÖRNEKLER BİR KUYRUK SİSTEMİNİN ÖRNEKLER KUYRUK SİSTEMİ VE SİSTEM SİMULASYONU 5. KUYRUK SİSTEMLERİ Bi kuyuk sistemi; hizmet veen bi veya biden fazla sevise sahipti. Sisteme gelen müşteile tüm sevislei dolu bulusa, sevisin önündeki kuyuğa ya da

Detaylı

ÜÇ ÇUBUK MEKANİZMASI ÖRNEĞİ

ÜÇ ÇUBUK MEKANİZMASI ÖRNEĞİ ÜÇ ÇUBUK MEKANİZMASI ÖRNEĞİ Şekil 1: Üç çubuk mekanizması Şekil 1 de görülen üç çubuk mekanizmasının Adams programı yardımıyla çözeceğiz. Adams programının başlatılması. Şekil 2: Adams programının başlatılması

Detaylı

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım

2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI Tanım 2. REGRESYON ANALİZİNİN TEMEL KAVRAMLARI 2.1. Tanım Regresyon analizi, bir değişkenin başka bir veya daha fazla değişkene olan bağımlılığını inceler. Amaç, bağımlı değişkenin kitle ortalamasını, açıklayıcı

Detaylı

Ders Kitabı. Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/

Ders Kitabı. Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/ HİDROLOJİ Doç. Dr. İrfan Yolcubal Kocaeli Üniversitesi Jeoloji Mühendisliği Bölümü htpp:/jeoloji.kocaeli.edu.tr/ Ders Kitabı Hidroloji Mehmetçik Bayazıt Birsen Yayınevi 224 sayfa, 3. Baskı, 2004 Yardımcı

Detaylı

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: STATISTICS. Dersin Kodu: STA 1302

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Orjinal Adı: STATISTICS. Dersin Kodu: STA 1302 Dersi Veren Birim: Mühendislik Fakültesi Dersin Türkçe Adı: İSTATİSTİK Dersin Orjinal Adı: STATISTICS Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisans Dersin Kodu: STA 0 Dersin Öğretim

Detaylı

Başarılar Dilerim. SORULAR

Başarılar Dilerim. SORULAR ZONGULDAK BÜLENT ECEVİT ÜNİVERSİTESİ Adı Soyadı : Numarası : İmzası : Bölümü : Biyomedikal Mühendisliği Ders Kodu : BMM 401 Ders İsmi : Proje Plan ve Organizasyon Ders Sorumlusu : Dr. Öğretim Üyesi Nihat

Detaylı

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir.

Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. 5.SUNUM Olasılık, bir deneme sonrasında ilgilenilen olayın tüm olaylar içinde ortaya çıkma ya da gözlenme oranı olarak tanımlanabilir. Günlük hayatta sıklıkla kullanılmakta olan olasılık bir olayın ortaya

Detaylı

BEKLEME HATTI MODELLERİ

BEKLEME HATTI MODELLERİ BEKLEME HATTI MODELLERİ Günlük yaşamımızda, kuyrukta bekleyen insanlar ve araçlar ile her zaman karşılaşırız. Bunlar arasında Maça gitmek için bilet kuyruğu, Sinema kuyruğu, Hastanelerdeki hasta kuyruğu,

Detaylı

13. Olasılık Dağılımlar

13. Olasılık Dağılımlar 13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon

Detaylı

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER Yazılımı ve Genel Özellikleri Doç.Dr. Cüneyt BAYILMIŞ Kablosuz Ağların Modellemesi ve Analizi 1 OPNET OPNET Modeler, iletişim sistemleri ve

Detaylı

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş

kültürel değişim gayreti Kültürel değişim ğş Altı Sigma Nedir? Mühendis ve istatistikçiler tarafından ürün ve proseslerin ince ayarını yapmak için kullanılan ileri derecede teknik bir yöntem Müşteri ihtiyaçlarını kusursuza yakın karşılama hedefi

Detaylı

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF

İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF DİKKATİNİZE: BURADA SADECE ÖZETİN İLK ÜNİTESİ SİZE ÖRNEK OLARAK GÖSTERİLMİŞTİR. ÖZETİN TAMAMININ KAÇ SAYFA OLDUĞUNU ÜNİTELERİ İÇİNDEKİLER BÖLÜMÜNDEN GÖREBİLİRSİNİZ. İSTATİSTİK I KISA ÖZET KOLAYAOF 2 Kolayaof.com

Detaylı

Kontrol Sistemlerinin Analizi

Kontrol Sistemlerinin Analizi Sistemlerin analizi Kontrol Sistemlerinin Analizi Otomatik kontrol mühendisinin görevi sisteme uygun kontrolör tasarlamaktır. Bunun için öncelikle sistemin analiz edilmesi gerekir. Bunun için test sinyalleri

Detaylı

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I

IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I IE 303T Sistem Benzetimi L E C T U R E 6 : R A S S A L R A K A M Ü R E T I M I Geçen Ders Sürekli Dağılımlar Uniform dağılımlar Üssel dağılım ve hafızasızlık özelliği (memoryless property) Gamma Dağılımı

Detaylı

SUNUM PLANI. Politika ve Proje Daire Başkanlığı Genel Sağlık Sigortası Genel Müdürlüğü

SUNUM PLANI. Politika ve Proje Daire Başkanlığı Genel Sağlık Sigortası Genel Müdürlüğü SUNUM PLANI Sağlık Hizmetlerinde Geri Ödeme Yeni Ödeme Sistemlerine Neden İhtiyaç Duyulmaktadır? Neden DRG/TİG? SGK DRG/TİG Projesi Amaç / Hedef / Kurgu Proje Kapsamında Yapılan Çalışmalar ve Gelinen Son

Detaylı

BTP 209 SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI

BTP 209 SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI BTP 209 SİSTEM ANALİZİ VE TASARIMI BİLGİ SİSTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİNDE KULLANILAN ARAÇLAR Dr. Önder EYECİOĞLU 2012 BİLGİ SİSTEMLERİNİN GELİŞTİRİLMESİNDE KULLANILAN ARAÇLAR 1. Akış Şemaları 2. Veri Akış

Detaylı

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik

İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik 6.SUNUM İstatistik, genel olarak, rassal bir olayı (ya da deneyi) matematiksel olarak modellemek ve bu model yardımıyla, anakütlenin bilinmeyen karakteristik özellikleri (ortalama, varyans v.b. gibi) hakkında

Detaylı

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN

IİSTATIİSTIİK. Mustafa Sezer PEHLI VAN IİSTATIİSTIİK Mustafa Sezer PEHLI VAN İstatistik nedir? İstatistik, veri anlamına gelir, İstatistik, sayılarla uğraşan bir bilim dalıdır, İstatistik, eksik bilgiler kullanarak doğru sonuçlara ulaştıran

Detaylı

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören

Zaman Serileri. IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serileri IENG 481 Tahmin Yöntemleri Dr. Hacer Güner Gören Zaman Serisi nedir? Kronolojik sırayla elde edilen verilere sahip değișkenlere zaman serisi adı verilmektedir. Genel olarak zaman serisi,

Detaylı

Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2

Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2 2. SİSTEM MODELLERİ Sistem Analizi Ders Notları Bölüm 2 Sistemlerin işleyişini ve durumlarını izah etmek ve göstermek amacıyla çeşitli modellerden faydalanılır. Bu modeller aşağıdaki şekilde sınıflandırılabilir:

Detaylı

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ ENM 16 BENZETİM ÖDEV SETİ Ödev 1. Bir depo ve N adet müşteriden oluşan bir taşımacılık sisteminde araç depodan başlayıp bütün müşterileri teker teker ziyaret ederek depoya geri dönmektedir. Sistemdeki

Detaylı

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 1. Ders. Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri

BENZETİM. Prof.Dr.Berna Dengiz. 1. Ders. Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri Prof.Dr.Berna Dengiz 1. Ders Benzetim nedir? Amaçları Avantajı Dezavantajı Uygulama Alanları Sistem Sistemin Bileşenleri 1.GİRİŞ Benzetim, karmaşık sistemlerin tasarımı ve analizinde kullanılan en güçlü

Detaylı

İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı

İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı İzostatik Sistemlerin Hareketli Yüklere Göre Hesabı Hareketli Yük Çeşitleri: a) I. tip hareketli yük: Sistemin tümünü veya bir bölümünü kaplayan, boyu değişken düzgün yayılı hareketli yüklerdir (insan,

Detaylı

ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1

ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1 ENM-3105 Sistem Simulasyonu Kısa Sınav 1 Sınav Tarihi ve Yeri: 06 Kasım 2014, Perşembe, İlk ders, B203 No lu Derslik) (Kısa Sınav 1 de aşağıda verilen sorulardan birinin benzeri sorulacaktır.) Soru 1)

Detaylı

İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları

İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları İstatistik ve Olasılığa giriş -I (STAT 201T) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS İstatistik ve Olasılığa giriş -I STAT 201T Her İkisi 3 0 0 3

Detaylı

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018

İSTATİSTİK. Bölüm 1 Giriş. Ankara Üniversitesi SBF İstatistik 1 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 4/4/2018 İSTATİSTİK Bölüm 1 Giriş 1 Bu Bölümde Anlatılacak Konular Bir Yönetici Neden İstatistik Bilmeli? Modern İstatistiğin Gelişimi İstatistiksel Düşünce ve Yönetim Tanımsal ve Yargısal İstatistik Data Türleri

Detaylı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ. Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ ÖĞRENCİLERİNİN BAŞARI NOTLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ Tamer Yılmaz, Barış Yılmaz, Halim Sezici 1 ÖZET Bu çalışmada, Celal Bayar Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü öğrencilerinin

Detaylı

SIGORTA MATEMATİĞİ SORULARI WEB EKİM 2017

SIGORTA MATEMATİĞİ SORULARI WEB EKİM 2017 SIGORTA MATEMATİĞİ SORULARI WEB EKİM 2017 SORU 1: Hasar rassal değişkenini tanımlayan rassal X aşağıdaki dağılıma sahiptir: 150 F ( x) = 1, 0. x 150 + x Simülasyon teknikleri kullanılarak bu dağılımdan

Detaylı

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION):

ARALIK TAHMİNİ (INTERVAL ESTIMATION): YTÜ-İktisat İstatistik II Aralık Tahmini I 1 ARALIK TAHMİNİ INTERVAL ESTIMATION): Nokta tahmininde ilgilenilen anakütle parametresine ilişkin örneklem bilgisinden hareketle tek bir sayı üretilir. Bir nokta

Detaylı

Sürekli Rastsal Değişkenler

Sürekli Rastsal Değişkenler Sürekli Rastsal Değişkenler Normal Dağılım: Giriş Normal Dağılım: Tamamen ortalaması ve standart sapması ile tanımlanan bir rastsal değişken, X, için oluşturulan sürekli olasılık dağılımına normal dağılım

Detaylı

İ.S.K.İ. İSTANBUL SU VE KANALİZASYON İDARESİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ

İ.S.K.İ. İSTANBUL SU VE KANALİZASYON İDARESİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ İ.S.K.İ. İSTANBUL SU VE KANALİZASYON İDARESİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ ( ÇEVRE KORUMA VE KONTROL DAİRESİ BAŞKANLIĞI )...konusunda faaliyet gösteren,...isimli tesisimle ilgili olarak DKKR/GSMR görüşü almak istiyorum.

Detaylı

Yönetimde Karar Verme Teknikleri

Yönetimde Karar Verme Teknikleri SAKARYA ÜNİVERSİTESİ Yönetimde Karar Verme Teknikleri Hafta 0 Yrd. Doç. Dr. Harun R. YAZGAN Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Sakarya Üniversitesi ne aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine

Detaylı

EME 3105 SİSTEM SİMULASYONU (ARENA) Hafta 3

EME 3105 SİSTEM SİMULASYONU (ARENA) Hafta 3 T.C. BALIKESİR ÜNİVERSİTESİ ENDÜSTRİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EME 3105 SİSTEM SİMULASYONU (ARENA) Hafta 3 Beyazıt OCAKTAN SİMULASYON ÇALIŞMA PARAMETRELERİNİN GİRİLMESİ Örnek 1'de verilen eczanenin haftanın

Detaylı

KUYRUK TEORİSİ II DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ

KUYRUK TEORİSİ II DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ SAKARYA UNIVERSİTESİ ENDUSTRI MUHENDISLIĞI YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI II KUYRUK TEORİSİ II DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ DERS NOTLARI DOĞUM-ÖLÜM SÜRECİ Kuyruk sistemindeki t zamanındaki müşteri sayısını kuyruk sisteminin

Detaylı

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ

İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ İSTATİSTİKSEL PROSES KONTROLÜ ZTM 433 KALİTE KONTROL VE STANDARDİZASYON PROF: DR: AHMET ÇOLAK İstatistiksel işlem kontrolü (İPK), işlemle çeşitli istatistiksel metotların ve analiz sapmalarının kullanımını

Detaylı

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ

ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ ENM 316 BENZETİM ÖDEV SETİ ÖDEV 1: El ile Benzetim Bir depo ve 7 adet müşterisi olan bir taşımacılık sisteminde müşterilerden gelen siparişler araç ile taşınmaktadır. İki tür sipariş söz konusudur. Birincisi

Detaylı

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul

PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul PROJE YÖNETİMİ: PERT VE CPM ANALİZİ: Prof. Dr. Şevkinaz Gümüşoğlu (I.Üretim Araştırmaları Sempozyumu, Bildiriler Kitabı-İTÜ Yayını, Ekim1997, İstanbul Proje:Belirli bir işin tamamlanabilmesi için yapılması

Detaylı

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta

İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı. 3. hafta İstatistiksel proses kontrol ve kontrol diyagramı 3. hafta İstatistiksel proses kontrol Prosesteki değişkenliği ölçerek ve analiz ederek istatistiksel kontrolünü sağlamak ve sürdürmek için istatistiksel

Detaylı

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I

Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI Ders 1 Minitab da Grafiksel Analiz-I İstatistik Nedir? İstatistik kelimesi ilk olarak Almanyada devlet anlamına gelen status kelimesine dayanılarak kullanılmaya

Detaylı

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1

Ankara Üniversitesi, SBF İstatistik 2 Ders Notları Prof. Dr. Onur Özsoy 1 1 Rastgele bir denemede ortaya çıkması olası sonuçların tamamıdır Örnek: bir zar bir kez yuvarlandığında S= Yukarıdaki sonuçlardan biri elde edilecektir. Sonuçların her biri basit olaydır Örnek: Bir deste

Detaylı

6.046J/18.401J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Prof. Charles E. Leiserson

6.046J/18.401J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Prof. Charles E. Leiserson Algoritmalara Giriş 6.046J/8.40J DERS 7 Kıyım Fonksiyonu (Hashing I) Doğrudan erişim tabloları Çarpışmaları ilmekleme ile çözmek Kıyım fonksiyonu seçimi Açık adresleme Prof. Charles E. Leiserson October

Detaylı

SİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ. Giriş. Arena Ortamı. Simulasyon Dilleri HAFTA 2. Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan

SİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ. Giriş. Arena Ortamı. Simulasyon Dilleri HAFTA 2. Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan SİMULASYON MODELLEME VE ANALİZ 1 2 Giriş Bu derste ARENA ortamında modelleme yeteneklerini genel olarak tanıtmak için basit bir model sunulacaktır. HAFTA 2 Yrd.Doç.Dr.Beyazıt Ocaktan Simulasyon Dilleri

Detaylı